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Análise da variabilidade em espigas de milho crioulo através da
comparação de métodos de agrupamento
Noryam Bervian Bispo(1); Jéssica Argenta(2); Bianca Oliveira Machado (3); Ariel Rizzardo (4);
Jefferson G. Acunha (5);
Professora, Fitotecnia; Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Sul – Campus Sertão;
Sertão, RS; [email protected]; (2,3,4) Acadêmicos do curso de Agronomia; Instituto Federal de Educação,
Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Sul – Campus Sertão. (5) Professor; Instituto Federal de Educação, Ciência e
Tecnologia do Rio Grande do Sul – Campus Sertão;
(1)
RESUMO:. O milho é um dos cereais mais
produzidos e consumidos no mundo, e um de seus
principais aspectos é sua ampla variabilidade
genética. O objetivo deste estudo foi avaliar a
variabilidade genética de caracteres de espiga em
acessos de milho crioulo coletados no estado do Rio
Grande do Sul, a partir de métodos de
dissimilaridade e de agrupamento distintos. Foram
realizadas análises de dissimilaridade genética
através dos métodos de distância generalizada de
Mahalanobis (DGM) e distância euclidiana (DE). O
método de agrupamento utilizado foi o simples
(vizinho mais próximo - VMP). As análises foram
executadas através do programa estatístico R.
Houve presença de variabilidade genética entre os
genótipos avaliados. Os métodos de agrupamento
utilizados para o estudo mostraram algumas
diferenças, porém houve uma tendência de
agrupamento entre alguns genótipos em ambos os
métodos.
Termos de indexação: Landraces; Zea mays;
distância genética.
INTRODUÇÃO
O milho é um dos cereais mais produzidos e
consumidos no mundo, tendo como uma das suas
principais características a sua ampla diversidade
genética.
Com relação à variabilidade, as populações de
milho crioulo são a parte mais útil da biodiversidade
genética do milho aos programas de melhoramento
da cultura, haja visto que estas foram formadas por
cultivos sucessivos realizados por agricultores
familiares ou comunidades indígenas, sendo,
portanto, adaptados localmente. Estas populações
são importantes por constituírem fonte de
variabilidade genética que podem ser exploradas na
busca por genes de tolerância e/ou resistência a
estresses bióticos e abióticos (ARAÚJO & NASS,
2002).
No entanto, com os avanços da agricultura, a
preferência por cultivares modernas, geneticamente
uniformes, em detrimento das variedades crioulas, é
uma ameaça à manutenção da grande diversidade
que caracteriza essas populações (BITOCCHI et al.,
2009). Portanto, a conservação e o uso de
variedades locais de milho são cruciais para se
evitar a chamada “erosão genética”.
O estudo da dissimilaridade genética por meio de
caracteres fenotípicos pode prover informações
úteis à caracterização, à conservação e à utilização
de recursos genéticos. A avaliação conjunta de
caracteres fenotípicos, a partir da adoção de
técnicas multivariadas de análise, tem sido
amplamente utilizada na determinação da
dissimilaridade genética (BERTAN et al. 2006).
Entre os procedimentos estatísticos mais
utilizados para estimar a dissimilaridade genética,
com base em caracteres morfológico-descritivos
(qualitativos), destacam-se a distância generalizada
de Mahalanobis e a distância Euclidiana (CRUZ &
REGAZZI, 2001). Tendo-se calculado a distância
entre diferentes genótipos, a partir dos seus valores
fenotípicos, o agrupamento dos genótipos avaliados
poderá ser feito mediante métodos como o do
“vizinho mais próximo”, o método “completo”
(“vizinho mais distante”), dentre outros.
Sendo assim, o objetivo deste estudo foi avaliar
a variabilidade genética de caracteres de espiga em
acessos de milho crioulo coletados no Rio Grande
do Sul, a partir de métodos de dissimilaridade e de
agrupamento distintos.
MATERIAL E MÉTODOS
A coleta dos acessos foi realizada nas regiões
noroeste e nordeste do Rio Grande do Sul,
diretamente junto a agricultores e em eventos
relacionados à conservação de sementes. Os
acessos analisados provinham das seguintes
cidades: Monte Alegre dos Campos, Ibiraiaras,
Caseiros, e Santo Antônio do Palma.
Os 15 acessos de milho crioulo em estudo foram
cultivados na área experimental do Instituto Federal
de Educação Ciência e Tecnologia do Rio Grande
do Sul, Campus Sertão, na safra 2015/16. A
semeadura foi realizada no dia 20 de outubro de
2015, e tinha uma população final de 40.000 plantas
por hectare. O experimento foi conduzido num
delineamento de blocos casualizados com 3
repetições. Ao final do ciclo, os acessos foram
colhidos para posterior análise das espigas.
Tratamentos e amostragens
Para cada acesso, foram selecionadas 20
espigas aleatoriamente, a fim de se avaliar as
seguintes variáveis: (a) coloração do grão e (b) tipo
do grão.
Delineamento e análise estatística
Foram realizadas análises de dissimilaridade
genética através dos métodos de distância
generalizada de Mahalanobis (DGM) e distância
euclidiana (DE). O método de agrupamento utilizado
foi o simples (vizinho mais próximo - VMP). As
análises foram realizadas através do programa
estatístico R (R CORE TEAM, 2016).
RESULTADOS E DISCUSSÃO
A análise de agrupamentos é um procedimento
de estatística multivariada que engloba técnicas que
objetivam organizar em grupos os caracteres
avaliados de acordo com a proximidade existente
entre eles, contendo, um determinado grupo
formado, os genótipos mais similares entre si e o
mais divergente possível dos demais (MATTOS, et
al. 2007).
Independente do método de cálculo de
dissimilaridade (DGM e DE), pôde-se constatar que
houve diferenças genéticas entre os acessos
(Figuras 1 e 2).
Quando utilizado o método do VMP, calculandose a dissimilaridade através da DGM, houve a
formação de três grupos, sendo o maior com nove
acessos e o segundo com cinco. O acesso 12
permaneceu isolado.
Por outro lado, calculando-se a dissimilaridade
através da DE, houve a formação de quatro grupos,
dos quais o maior continha nove acessos e o menor
três. Além destes, dois pequenos grupos foram
formados: um contendo dois acessos e outro
unitário.
Figura 1. Agrupamentos obtidos pelo cruzamento
dos métodos da Distância Generalizada de
Mahalanobis e do Vizinho Mais Próximo. Sertão/RS,
2016.
Nota-se que, independente do método de cálculo
de dissimilaridade, agrupando-se os acessos pelo
método do VMP, o acesso 12 sempre permaneceu
isolado. Além disto, o maior dos grupos repetiu-se
quando utilizados ambos os métodos, compondo-se
dos acessos 1, 2, 3, 4, 5, 6, 8, 13, 15. Quanto aos
demais acessos (7, 9, 10, 11 e 14), foram
separados em dois grupos pelo método da DE,
formando um grupo apenas, pelo método da DGM.
Pela análise dos coeficientes de correlação
cofenética obtidos para cada método avaliado
(Tabela 1), a melhor performance do método da
DGM em agrupar os genótipos indicaria que os
acessos 7, 9, 10, 11 e 14 deveriam ser reunidos em
apenas um grupo.
Figura 2. Agrupamentos obtidos pelo cruzamento
dos métodos da Distância Euclideana e do Vizinho
Mais Próximo. Sertão/RS, 2016.
Para Fernandes et al. (2013), na comparação de
agrupamentos feitos com base nas distâncias
euclideana e generalizada de Mahalanobis, os
resultados obtidos foram distintos, sendo a DGM de
mais fácil determinação. Segundo Cargnelutti Filho
et al. (2008), há possibilidade de ambos os tipos de
cálculo formarem agrupamentos semelhantes.
Relatam, ainda, que estes dois tipos de análises
(DGM e DE) são amplamente utilizadas como
medida de dissimilaridade para os métodos de
agrupamento.
Do ponto de vista do melhorista de plantas, o
processamento dos dados por diversos métodos de
agrupamento e com base em diversas medidas de
dissimilaridade, considerando-se as particularidades
de cada um, é adequado para uma melhor tomada
de decisão em relação à escolha de cultivares para
os cruzamentos.
Para Cruz & Regazzi, (2001), a distância
generalizada de Mahalanobis oferece a vantagens
em relação à distância euclideana, pois esta leva
em consideração a existência de correlações entre
os caracteres analisados, porém, necessita de
ensaios experimentais com repetições. De fato, pela
comparação dos coeficientes de correlação
cofenética obtidos, pode-se concluir que, dentre os
cruzamentos de métodos avaliados, os melhores
agrupamentos foram obtidos quando se utilizaram a
DGM, para o cálculo das distâncias entre os
genótipos.
Tabela 1: Coeficientes de correlação cofenética.
Sertão-RS, 2016.
DGM1
DE2
0,73
0,65
¹Distância generalizada de Mahalanobis; ²Distância euclideana.
CONCLUSÕES
Foi detectada presença de variabilidade genética
entre os genótipos avaliados. Os métodos de
agrupamento utilizados para o estudo mostraram
algumas diferenças, porém houve uma tendência de
agrupamento entre alguns genótipos em ambos os
métodos. Isto pode ser explicado pela similaridade
genética entre alguns acessos analisados no
presente estudo.
AGRADECIMENTOS
Ao Instituto Federal de Educação, Ciência e
Tecnologia do Rio Grande do Sul, pela concessão
de bolsa aos alunos deste trabalho.
REFERÊNCIAS
ARAUJO, P. M.; NASS, L. L. Caracterização e
avaliação de populações de milho crioulo. Scientia
agricola Piracicaba, v. 59, n. 3, p. 589-593, Set.
2002.
Disponível
em:<http://www.scielo.br/
scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0103901620020
00300027>.
BERTAN et al. Comparação de métodos de
agrupamento na representação da distância
morfológica entre genótipos de trigo. R. Bras.
Agrociência, Pelotas, v. 12, n. 3, p. 279-286, julset,
2006.
Disponível
em:
https://periodicos.ufpel.edu.br/ojs2/index.php/CAST/
article/view/4554/3465>. Acesso em 27 de jun. de
2016.
BITOCCHI, E. et al. Introgression from modern
hybrid varieties into landrace populations of maize
(Zea mays ssp. mays L.) in central Italy. Molecular
Ecology, v. 18, p. 603-621, 2009.
CARGNELUTTI FILHO et al. Comparação de
métodos de agrupamento para o estudo da
divergência genética em cultivares de feijão. Ciência
Rural, v.38, n.8, nov, 2008. Ciência Rural, Santa
Maria, v.38, n.8, p.2138-2145, nov, 2008. Disponível
em:
http://www.scielo.br/pdf/cr/v38n8/a08v38n8.pdf>.
Acesso em 27 de jun. de 2016.
CRUZ, C. D.; REGAZZI, A. J. Modelos
biométricos
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genético. Viçosa-MG: UFV, 2001. 480 p
FERNANDES, F. R. B.
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Recife, Pernambuco, 2013. Disponível em:
http://www.conac2012.org/resumos/pdf/162f.pdf>.
Acesso em 27 de jun. de 2016.
MATTOS, R. A. de. Comparação de metodologias
aplicadas à analise de agrupamentos na
presença de variáveis categóricas e contínuas.
Dissertação de mestrado. Universidade Federal de
Minas Gerais, 2007.
R CORE TEAM, R: A language and environment
for statistical computing. R Foundation for
Statistical Computing, Vienna, Austria. 2016.